Hugging Face記錄了超過17,000次個別的攻擊者動作,這些動作分佈在一群短暫存在的沙箱中,並使用自遷移的指揮與控制機制,部署在公共服務上,同時植入誘餌活動以拖慢調查人員。Hugging Face已於2026年7月16日公開通報此入侵事件
。
Hugging Face的資安團隊最初嘗試使用API後的美國商業前沿模型來分析攻擊日誌。分析需要提交大量真實的攻擊指令、利用程式碼負載和指揮與控制框架。這些請求全被模型提供者的安全護欄阻擋,因為它們無法區分合法的應變人員與攻擊者
。模型「在最糟糕的時刻拒絕了」
。
雖然Hugging Face沒有指明最初嘗試的是哪個美國模型,但業界背景指向Anthropic的Fable 5。2026年6月,安全研究人員廣泛報導Fable 5的護欄過於激進,甚至拒絕閱讀部落格文章這類無害的網路安全工作。美國政府先前已基於國家安全考量,下令Anthropic關閉Fable 5和Mythos 5,這些模型也受到出口禁令的限制
。而無護欄的版本Mythos 5則被鎖在政府核准的機制之後
。
面臨護欄鎖定的困境,Hugging Face部署了Z.ai(智譜AI)的GLM 5.2,這是一個擁有約7530億參數的中國開源模型,於2026年6月以MIT授權發布。GLM 5.2完全在Hugging Face自己的基礎設施上運行——這是一個關鍵優勢
。
團隊使用GLM 5.2運行LLM驅動的分析代理,梳理了完整的17,000筆攻擊行動日誌,重建時間線、提取入侵指標、繪製受影響的憑證,並區分真正的影響與誘餌活動。這項鑑識分析僅在數小時內而非數天內完成,並確保敏感的攻擊者數據和憑證從未離開Hugging Face的環境
。
此事件發生在一場激烈的美國政策辯論之中:
核心的政策矛盾在於:美國視為國家安全風險的中國公司開源模型,在一場活躍的AI驅動網路攻擊中,竟成為一個大型美國AI平台唯一有效的防禦工具——而對這些工具的存取,卻因為美國封閉模型的安全護欄而受到阻礙。